徑流預(yù)報(bào)主要方法的探究

胡永洪

【摘要】徑流預(yù)報(bào)在水電站、水庫的優(yōu)化調(diào)度中有重要作用。本文介紹了現(xiàn)階段徑流預(yù)報(bào)的主要方法，并分析了各方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為徑流預(yù)報(bào)的分析和研究提供了理論依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】徑流預(yù)報(bào)；方法；依據(jù)

引言

水庫的優(yōu)化調(diào)度問題已經(jīng)被人們研究了半個(gè)世紀(jì)以上，涌現(xiàn)出的優(yōu)化調(diào)度理論越來越多，不過人們發(fā)現(xiàn)很難將這些理論應(yīng)用到實(shí)際應(yīng)用上來。徑流預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度過低是造成這種情況的主要原因之一。徑流預(yù)報(bào)可以分成短期的預(yù)報(bào)和中長期的預(yù)報(bào)兩種方式，本文主要闡述中長期預(yù)報(bào)的方法。中長期預(yù)報(bào)通常指的是3天以上、1年之內(nèi)的預(yù)報(bào)，主要的預(yù)報(bào)方法有成因分析法、水文統(tǒng)計(jì)法等。

1、成因分析法

降水是山川大河徑流的主要來源，大氣環(huán)流是造成某一個(gè)地區(qū)發(fā)生干旱或者水澇的因素之一。成因分析法研究了大氣環(huán)流和水溫因素存在的聯(lián)系，根據(jù)大氣環(huán)流的演變規(guī)律來對水文因素進(jìn)行中長期預(yù)報(bào)。大氣環(huán)流和水文因素之間存在何種關(guān)系一直是學(xué)者們開展研究的重要課題。有的學(xué)者通過對海洋與高原的熱變化對下游流域的旱澇以及汛期產(chǎn)生的影響，解釋了大氣環(huán)流和水文因素之間的某些關(guān)聯(lián)。還有的學(xué)者利用水文氣象學(xué)有關(guān)方法，闡述了最近以來我國對雨水的中長期報(bào)告發(fā)展進(jìn)展，并探索了如何提高中期預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度問題。成因分析法的分析基礎(chǔ)是物理學(xué)，這也是水文中長期預(yù)報(bào)的發(fā)展方向所在。

2、水文統(tǒng)計(jì)法

2.1 模糊分析

模糊分析預(yù)報(bào)產(chǎn)生于上世紀(jì)80年代。水文氣象等因素因?yàn)槭艿綇?fù)雜的形成機(jī)制的影響，傳統(tǒng)的準(zhǔn)確性描述不能很好的對徑流進(jìn)行預(yù)報(bào)，在水文領(lǐng)域中應(yīng)使用不同的模糊概念來代替準(zhǔn)確性描述，比如“旱澇”、“豐枯”等，這就是模糊理論的精髓。

根據(jù)模糊控制的有關(guān)理論，模糊分析法使用模糊的語言來描述預(yù)報(bào)的結(jié)果，把徑流自身的演變規(guī)律作為已知條件，通過已經(jīng)知道的甚至是未知的模糊關(guān)系對未來可能出現(xiàn)的情況進(jìn)行預(yù)報(bào)。使用該方法對徑流進(jìn)行預(yù)報(bào)時(shí)不需要任何的成因資料，這是值得注意的一個(gè)地方。模糊分析法在上世紀(jì)末得到更新和發(fā)展，研究者通過與水文成因、統(tǒng)計(jì)分析的有機(jī)結(jié)合，提出了更加嚴(yán)謹(jǐn)和準(zhǔn)確的模糊分析法，在一定程度上提高了中長期預(yù)報(bào)的精度。

模糊分析法使得中長期預(yù)報(bào)理論更為豐富和多樣化，不過也正因?yàn)樵摲椒ǖ哪：院椭饔^性，使得該法沒有得到廣泛的推廣和使用。

2.2 灰色系統(tǒng)理論

該理論產(chǎn)生于上世紀(jì)80年代，到現(xiàn)在為止一直保持著較快的發(fā)展。該理論認(rèn)為，雖然客觀事物之間有復(fù)雜的現(xiàn)象和混亂的數(shù)據(jù)，但是它們總是有一定的順序，它們之間也必然存在著某種內(nèi)在的關(guān)聯(lián)，問題的關(guān)鍵就是如何認(rèn)識并挖掘這些關(guān)聯(lián)，并最終利用起來。灰色系統(tǒng)理論將所有的隨機(jī)數(shù)據(jù)都當(dāng)成變化著的灰色量，經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)處理之后，這些隨即數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)或者因果關(guān)系就會(huì)顯現(xiàn)出來。到現(xiàn)在為止，該理論已經(jīng)形成了灰色關(guān)聯(lián)空間為主的數(shù)據(jù)分析體系，進(jìn)而發(fā)展出預(yù)測、建模、決策、評估、控制等系統(tǒng)分析技術(shù)，其也在徑流預(yù)報(bào)中得到了一定的應(yīng)用。

不過由于該理論本身的模型特色，它更適合分析具有增長趨勢的問題，而對于徑流預(yù)報(bào)等變化趨勢不穩(wěn)定的問題來說，擬合出的灰度太大，準(zhǔn)確度得不到保證，因此在中長期預(yù)報(bào)中還在探索階段。

2.3 類比合成方法

類比合成法由勞倫斯（Lorence）于1969年提出，該方法屬于多維搜索法的范疇之內(nèi)。該方法的基本原理通過對時(shí)間序列中的隱含信息進(jìn)行挖掘并進(jìn)而預(yù)測，目前在氣象學(xué)預(yù)報(bào)中已經(jīng)成功得到應(yīng)用。

使用該方法進(jìn)行預(yù)測時(shí)，首先要進(jìn)行如下的假設(shè)，那就是：在時(shí)間序列當(dāng)中會(huì)有一個(gè)某種特定的模式重復(fù)出現(xiàn)，也就是在多維的時(shí)間進(jìn)程里只要能呈現(xiàn)出連續(xù)的狀態(tài)模式，其在歷史進(jìn)程中也會(huì)存在。如果研究者在過去的時(shí)間序列里找到了和參考模式非常類似的類比模式，那么用類比模式就可以對未來的趨勢進(jìn)行預(yù)測。

類比合成法的優(yōu)勢在于適用范圍廣泛、允許因人為因素產(chǎn)生的誤差存在、對歷史觀測資料要求較低等，不過另一方面，該方法運(yùn)用到徑流預(yù)報(bào)中時(shí)還要考慮到其他的一些問題，比如如何進(jìn)行合成預(yù)報(bào)、模式長度的意義等，這些還有待于進(jìn)一步分析。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

該方法是一種新興的方法，目前已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，除了可以進(jìn)行自動(dòng)控制、語言識別等，還可以進(jìn)行預(yù)測、評價(jià)等，并且預(yù)測的準(zhǔn)確性高于回歸模型。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中能夠應(yīng)用到徑流預(yù)報(bào)的算法為BP（Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)一般有輸入層、隱含層以及輸出層，每一層都包含了若干個(gè)結(jié)點(diǎn)，每一個(gè)結(jié)點(diǎn)均代表了一個(gè)神經(jīng)元，處于同一層的不同結(jié)點(diǎn)之間不存在聯(lián)系，而在兩層結(jié)點(diǎn)之間其連接作用的叫做權(quán)。圖1為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡單、操作簡便、模擬性強(qiáng)，缺點(diǎn)是學(xué)習(xí)時(shí)的收斂速度偏慢，容易陷入微觀計(jì)算而忽略宏觀計(jì)算，并且其預(yù)測的能力也偏弱。

結(jié)語

目前來看，徑流預(yù)報(bào)的主要問題為預(yù)報(bào)期太短、預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度低，這對矛盾的說法對徑流預(yù)報(bào)提出了很難均能滿足的情況。通過對上述方法的闡述，讀者可以根據(jù)不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行針對性的學(xué)習(xí)和參考。

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